Título:	Desvio padrão do NDVI para mapeamento de culturas agrícolas de ciclo anual no município de Campo Alegre de Goiás – GO.
Autoria:	ROCHA, N. C. V. VASCONCELLOS, B. N. DE SANTOS, S. O. MINGOTI, R. SILVEIRA, H. L. F. da FERREIRA, R. R. M. LULU, J. TAKEMURA, C. M. LEIVAS, J. F. GARCON, E. A. M.
Afiliação:	NÍVIA CRISTINA VIEIRA ROCHA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; BRUNA NASCIMENTO DE VASCONCELLOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA; SANDE OLIVEIRA SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS; RAFAEL MINGOTI, CNPM; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; ROGERIO RESENDE MARTINS FERREIRA, CNPM; JORGE LULU, CNPM; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; JANICE FREITAS LEIVAS, CNPM; EDLENE APARECIDA MONTEIRO GARCON, CNPM.
Ano de publicação:	2025
Referência:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais [...]. Campinas: Galoá, 2025.
Páginas:	3 p.
Conteúdo:	O presente estudo objetiva testar o desvio padrão do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) para mapear culturas agrícolas de ciclo anual no município de Campo Alegre de Goiás, utilizando imagens do satélite Sentinel 2A. A metodologia baseou-se na aplicação Google Earth Engine (GEE) para calcular o NDVI, sua média e desvio padrão, para o período de janeiro a dezembro de 2023. Os resultados indicam que a área estudada possui 578,61 km² de agricultura anual, e ressaltam a importância do uso de técnicas de Sensoriamento Remoto no monitoramento agrícola. Conclui-se que a análise do desvio padrão do NDVI é uma ferramenta eficaz para a identificação de áreas agrícolas, embora a aplicabilidade da metodologia possa variar em diferentes regiões e diferentes tipos de cultivos. O uso da plataforma Google Earth Engine e do SATVeg possibilitaram que o mapeamento da agricultura anual para a área de estudo fosse realizada de forma rápida e acurada. Abstract: This study aims to test the standard deviation of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for mapping annual agricultural cultivation areas in the municipality of Campo Alegre de Goiás, using images from the Sentinel 2A satellite. The methodology was based on the Google Earth Engine (GEE) application to calculate the NDVI and its standard deviation, for the period from January to December 2023. The results indicate that the studied area has 578.61 km² of annual agriculture, and highlight the importance of using Remote Sensing techniques in agricultural monitoring. It is concluded that the analysis of the NDVI standard deviation is an effective tool for identifying agricultural areas, although the applicability of the methodology may vary in different regions and different types of crops. The use of the Google Earth Engine platform and SATVeg allowed the mapping of annual agriculture for the study area to be carried out quickly and accurately.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto
NAL Thesaurus:	Remote sensing Vegetation index
Palavras-chave:	Índice de vegetação Google Earth Engine Monitoramento agrícola Agricultural monitoring
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPM)